Painotetut liikkuvat keskiarvot Perusteet. Vuosien aikana teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon kanssa. Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon aikataulussa MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintavaihteluiden avaus tai sulkeminen ei riitä johon riippuu MA: n crossover - toiminnon osto - tai myyntisignaalien oikea ennustaminen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimpiin hintatietoihin käyttäen eksponentiaalisesti tasoitettua liukuvaa keskiarvoa EMA Lue lisää Exploring the Exponentially Pound Moving Average . Esimerkki Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaistaa tämän numeron 10, yhdeksäntenä päivänä yhdeksällä, kahdeksannella kahdeksalla ja niin edelleen ensimmäisellä MA Kun koko on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10-päivän MA-esimerkin kertoimet, numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan s lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo Liittyvää lukemista varten tarkista yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot Tee trendit erottumaan. Mini teknikot ovat vakaasti uskovia eksponentiaalisesti tasoitettuun liukuvaan keskiarvoon EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla, että se sekoittaa opiskelijat ja sijoittajat samankaltaisia Ehkä Paras selitys on John J. Murphy'n Financial Marketsin tekninen analyysi, julkaisema New York Institute of Finance, 1999. The exponentially smoothed moving average käsittelee molempia ongelmia, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon. Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo osoittaa Suurempi paino uusimpiin tietoihin. Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo. Mutta vaikka se antaa aiempaa hintatiedolle vähemmän merkitystä, se sisältää laskelmassaan kaikki välineen elinkaaren tiedot. Lisäksi käyttäjä voi Säädä painotus, joka antaa enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen Edellisen päivän s-arvo Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin 90 90 painon mukaan. Tämä antaa viimeisen päivän 10 kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 päivän keskiarvoa antamalla viimeisimpien päivien hinnaksi pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Yllä oleva kaavio esittää Nasdaq Composite - indeksin elokuun ensimmäisestä viikosta 2000 - 1.6.2001 Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista hintatietoja yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta merkitty musta alasnuoli Tämä oli päivä Että hakemisto rikkoi 4000: n tason alapuolella Toinen musta nuoli osoittaa toisen alaspäin, että teknikot todella odottivat Nasdaq ei voinut tuottaa tarpeeksi volyymia ja kiinnostusta vähittäis sijoittajilta rikkoa 3000 merkkiä Se sitten katoa jälleen pohjaan 1619 58 4. huhtikuuta Huhtikuu 12 on merkitty nuolella Tässä indeksi suljettu oli 1.961 46 ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkavan poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jotkut energiaan liittyvistä asioista. Lue aiheeseen liittyvät artikkelit Keskimääräisten kirjekuorien siirto Suosittu kaupankäyntityökalu ja liikkuvat keskimäärin Bounce. Yhdysvaltain työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata Velkasumma luotiin toisen Liberty Bondin Lain. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin tuoton hajoamisesta Mitattavuus voidaan joko mitata. Vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin liikepankkien osallistuminen investointiin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin maatilat, yksityiset kotitaloudet ja voittoa tavoittelematon sektori US Bureau of Labor. Exponential Smoothing Explained. Copyright Content on tekijänoikeussuojattu, eikä sitä ole saatavana uudelleenlähetyksessä. Kun ihmiset kohtaavat ensimmäisen kerran Exponential Smoothingin, he voivat ajatella, että kuulostaa helvettiä Paljon tasoittaa mitä tahansa tasoitusta. He sitten alkavat kuvitella monimutkaista matemaattista laskentaa, joka todennäköisesti edellyttää matematiikan ymmärtämistä ja toivoo, että siinä on sisäänrakennettu Excel-funktio, jos he tarvitsevat sitä. Eksponenttisen tasoituksen todellisuus on kaukana vähemmän dramaattinen ja paljon vähemmän traumaattinen. Totuus on eksponentiaalinen tasoittaminen on hyvin yksinkertainen laskelma, joka suorittaa varsin yksinkertaisen tehtävän Se vain on monimutkainen nimi, koska mitä teknisesti tapahtuu tämän yksinkertaisen laskelman seurauksena on itse asiassa hieman monimutkainen. Tasoittaa, se auttaa aloittamaan tasoituksen yleisen käsitteen ja pari muuta yhteistä menetelmää Chieve smoothing. What is smoothing. Smoothing on hyvin yleinen tilastoprosessi Itse asiassa me säännöllisesti kohtaavat tasoitettuja tietoja eri muodoissa päivittäisessä elämässäsi Kun käytät keskimäärin jotain, käytät siveltyä numeroa Jos ajattelet miksi käytät keskimäärää kuvaamaan jotain, ymmärrät nopeasti tasoituksen käsitteen Esimerkiksi olemme kokeneet lämpimän talven ennätyksellisenä Miten voimme määrittää tämän hyvin? Aloitamme päivittäisten korkeiden ja matalien lämpötilojen Kaudelle, jota kutsumme Talveksi joka vuosi kirjastetulle historialle. Mutta se jättää meille joukon numeroita, jotka hyppäävät melko vähän, koska se ei ole kuin joka päivä tämä talvi oli lämpimämpi kuin vastaavan päivän kaikki aiemmat vuodet. poistaa kaiken tämän hyppäämisen tietoihin, jotta voimme helposti vertailla talvia seuraavaan. Poistamalla hyppäämme tietoja kutsutaan tasoitukseksi ja tässä tapauksessa voimme vain käyttää yksinkertaista keskiarvoa t o Suorita tasoitus. Kysynnän ennustamisessa käytetään tasoitusta satunnaisvaihteluäänen poistamiseksi historiallisesta kysynnästämme. Näin voimme paremmin tunnistaa kysynnän muodot ensisijaisesti trendistä ja kausivaihteluista ja kysyntätasoista, joita voidaan käyttää tulevan kysynnän arvioimiseen. sama konsepti kuin päivittäinen hyppääminen lämpötilatietojen välillä Ei ole yllättävää, että tavallisin tapa poistaa melua kysynnän historiasta on käyttää yksinkertaista keskiarvoa tai tarkemmin liikkuvaa keskiarvoa Liikkuva keskiarvo käyttää vain ennalta määrättyä lukumäärää kausien laskemiseksi Esimerkiksi, jos käytän 4 kuukauden liukuvaa keskiarvoa, ja tänään on 1. toukokuuta, käytän tammikuun, helmikuun, maaliskuun ja huhtikuun keskimääräistä kysyntää. Kesäkuun 1. päivänä , Käytän kysyntää helmikuun, maaliskuun, huhtikuun ja toukokuun aikana. Painotettu liukuva keskiarvo. Käytettäessä keskimäärin sovellamme samaa painoarvoa jokaiselle aineiston arvolle. 4 kuukauden siirtyessä Verage, joka kuukausi edustaa 25: tä liukuvaa keskiarvoa Kun käytät kysynnänhistoriaa tulevaisuuden kysynnän ja erityisesti tulevan kehityksen projisoimiseksi, on loogista päätyä siihen tulokseen, että haluat, että viimeisimmällä historialla on suurempi vaikutus ennusteeseesi. Liukuva keskiarvo laskemalla eri painot kuhunkin jaksoon saadaksemme halutut tulokset Me ilmaista nämä painot prosentteina ja kaikkien painojen kokonaismäärä kaikkina aikoina on yhteensä 100. Siksi, jos päätämme, että haluamme soveltaa 35 painona Neljän kuukauden painotetun liukuvan keskiarvon lähimmälle kaudelle voimme vähentää 35: stä 100: sta, jotta löydettäisiin vielä 65 jäljellä olevaa jakautumista kolmen muun jakson aikana. Esimerkiksi voimme päätyä painotukseen 15, 20, 30 ja 35 vastaavasti neljän kuukauden ajan 15 20 30 35 100.Exponential tasoitus. Jos palaamme käsitykseen painon soveltamisesta viimeisimpään ajanjaksoon, kuten 35 edellisessä esimerkissä ja levittämällä jäljelle jäävä paino laskemalla vähentämällä m Viimeisen ajanjakson paino on 35-100 ja saa 65, meillä on perusrakenteet eksponentiaalisen tasoituslaskennan kannalta. Eksponenttien tasauslaskennan ohjaustulostus tunnetaan tasoituskertoimeksi, jota kutsutaan myös tasoitusvakiona. Se on olennaisesti painotus, jota sovelletaan Viimeisimmän ajanjakson kysyntä Joten, kun käytimme 35 painotettuna painotetun liukuvan keskiarvon laskennan viimeisimmän ajanjakson aikana, voimme myös valita 35: n punnitustekijänä eksponenttien tasoituslaskennassa saadaksemme samanlaisen vaikutuksen. eksponenttien tasoituslaskenta on se, että sen sijaan, että meidän on myös selvitettävä, kuinka paljon painoa sovelletaan jokaiseen aikaisempaan jaksoon, tasoituskerrointa käytetään automaattisesti tekemään se. Silloin eksponentiaalinen osa tulee esiin. Jos käytämme 35 tasoitustehtäväksi, Viimeisen ajanjakson painotus s kysyntä on 35 Seuraavan viimeisen jakson painotus vaatii ajanjaksoa, t on 65 35: stä 65 tulee vähennetystä 35: stä 100: sta Tämä vastaa 22 75: n painotusta tuohon aikaan, jos teet matematiikan. Seuraavan viimeisimmän ajanjakson s kysyntä on 65 65: stä 35: sta, mikä vastaa 14 79: Ennen sitä painotetaan 65: stä 65: stä 65: stä 35: stä, mikä vastaa 9 61: tä ja niin edelleen. Tämä jatkuu kaikkien aikaisempien kausienne läpi aina takaisin alkuun tai pisteeseen, eksponentiaalinen tasoittaminen kyseiselle tuotteelle. Luultavasti luulet, että s näyttää kuin paljon matematiikkaa. Mutta eksponentiaalisen tasoituksen laskennan kauneus on, että sen sijaan, että sinun on laskettava uudelleen jokaisesta aikaisemmasta kaudesta aina, kun saat uuden ajanjakson yksinkertaisesti käyttää eksponenttien tasoituslaskennan tuottoa edellisestä kaudesta edustaa kaikkia aikaisempia jaksoja. Oletko hämmentynyt vielä Tämä on järkevämpää, kun tarkastelemme todellista laskutoimitusta. Tyypillisesti viitataan eksponentiaalisen smoothin G laskenta seuraavan jakson ennusteeksi Todellisuudessa viimeinen ennuste vaatii hieman enemmän työtä, mutta tässä laskelmissa tarkoitamme sitä ennusteina. Eksponenttien tasoituslaskenta on seuraava. Kysyntä kerrottuna tasoituskertoimella PLUS Viimeisimmän jakson s ennuste kerrottuna yhdellä miinus tasoituskertoimella D. Viimeisimmän ajanjakson kysyntä S tasoituskerroin edustettuna desimaalimuodossa, joten 35 olisi edustettuna 0 35 F viimeisimmän jakson ennuste Tasoituksen laskennan tuotosta edellisestä jaksosta. OR olettaen, että tasoituskerroin on 0 35.Ei ole paljon yksinkertaisempaa kuin se. Kuten näette, kaikki, mitä tarvitsemme tietopanoksille, ovat viimeisimmän ajanjakson kysyntä ja viimeisimmän ajanjakson ennusteessa Sovelletaan tasoituskerroinpainoa viimeisimmän ajanjakson kysyntään samalla tavalla kuin painotetun liukuvan keskiarvon laskennassa. Sovelletaan sitten jäljelle jäävä painotus 1 miinus s Koska viimeisimmän ajanjakson ennuste oli perustunut edellisen kauden kysyntään ja aiempaan kauden ennusteeseen, joka perustui tämän kauden kysyntään ja kauden ennusteeseen joka perustui aiempaan ajanjaksoon ja ennen sitä edeltävän ajanjakson ennusteeseen, joka perustui aikaisempaan kauteen. On selvää, kuinka kaikki edellisen kauden kysyntä on edustettuna laskennassa ilman, että Menee takaisin ja laskee uudelleen mitään. Ja se, mikä ajoi eksponentiaalisen tasoituksen alkusuhdetta It wasn t koska se teki paremman punnituksen kuin painotettu liukuva keskiarvo, koska se oli helpompi laskea tietokoneohjelmassa. Ja koska et tehnyt T on miettiä, mitä painotusta aikaisempina jaksoina tai kuinka monta aikaisempia jaksoja käytetään, kuten painotettuun liukuvaan keskiarvoon Ja koska se vain kuulosti viileämpää kuin painotettu liikkuu Todellisuudessa voitaisiin väittää, että painotettu liukuva keskiarvo tarjoaa suuremman joustavuuden, koska sinulla on entistä paremmat painotukset aikaisemmista kausista. Todellisuus on joko näistä voi tuottaa kunnioittavia tuloksia, joten miksi ei mennä helpommin ja viileämmällä äänenvoimakkuudella. Exponential Smoothing Excelissä. Katsokaa, kuinka tämä todella näyttäisi laskentataulukkoon, jossa on todellista tietoa. Copyright-sisältö on tekijänoikeussuojattu, eikä sitä ole saatavana julkaisuun. Kuvassa 1A meillä on Excel-laskentataulukko, jossa on 11 viikkoa kysyntä ja eksponentiaalinen tasoitettu ennuste laskettuna tuosta kyselystä Olen käyttänyt tasoitustekijää 25 0 25 solussa C1 Nykyinen aktiivinen solu on Cell M4, joka sisältää ennusteen viikolle 12 Kaavapalkissa näkyy kaava L3 C1 L4 1- C1 Joten tämän laskelman ainoat suora panos ovat edellisen jakson s kysyntä Cell L3, edellisen jakson s ennuste Cell L4 ja tasoituskerroin Cell C1, joka esitetään absoluuttisena soluviitteenä C1. Kun aloitamme eksponentin Tällöin meidän on pistettävä manuaalisesti arvo 1. ennusteeseen. Siten Cell B4: ssä kaavan sijasta kirjoitimme vain saman ajanjakson kysynnän kuin In Cell C4 - standardissa. Meidän 1. eksponenttien tasauslaskennan B3 C1 B4 1- C1 Voimme sitten kopioida Cell C4: n ja liittää sen soluihin D4 - M4 täyttämään ennustesolujemme loppuun. Voit nyt kaksoisnapsauttaa ennustettua solua nähdäksesi sen perustuvan edellisen jakson s ennustesoluihin ja Edellisen jakson s kysyntäluuli Joten jokainen myöhempi eksponentiaalinen tasoituslaskelma perii edellisen eksponenttien tasauslaskennan tuotoksen Siten, kuinka kukin aikaisempi kauden s kysyntä on edustettuna viimeisimmässä kauden laskennassa vaikka tämä laskelma ei suoraan viitata aiempiin kausiin Jos Haluat käyttää hienoja ominaisuuksia, voit käyttää Excelin jäljitystoimintoja Voit tehdä tämän napsauttamalla Cell M4 - ohjelmaa ja sitten Excel 2007- tai 2010 - työkalurivin työkaluriviltä napsauttamalla Lomakkeet-välilehteä ja valitsemalla sitten Trace Pre cedents Se vetää liitinlinjoja etumäärien ensimmäiseen tasoon, mutta jos pidät edelleen Trace Precedentsia, se vetää liitinlinjoja kaikkiin aiempiin jaksoihin, jotta voit näyttää perinnölliset suhteet. Nyt näet, mitä eksponentti tasoitus teki meille. Kuva 1B näyttää Linja kaavion kysyntään ja ennusteeseen Sinun tapaus nähdä, miten eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste poistaa suurimman osan jaggedness hyppää ympäriinsä viikoittaista kysyntää, mutta silti seuraa sitä, mikä näyttää olevan kysynnän kasvava trendi Voit myös huomata, että tasoitettu ennustejono on yleensä pienempi kuin kysyntäraja Tämä on tunnettu trendijakaumana ja on tasoitusprosessin sivuvaikutus Aina kun käytät tasoitusta trendin ollessa läsnä, ennustuksesi jää trendin jälkeen. Tämä pätee kaikkiin tasoitusmenetelmiin Tosiasiassa, jos jatkamme tätä laskentataulukkoa ja aloitamme alhaisempien kysyntänumeroiden laskemisen, näkisimme kysynnän laskun ja trendilinja liikkuu sen yläpuolella ennen sta rting seuraamaan laskevaa suuntausta. Joten siksi olen aiemmin maininnut eksponentiaalisen tasoituslaskennan tuoton, jota kutsumme ennusteeksi, tarvitsee vielä lisää työtä Ennen ennustetta on paljon enemmän kuin pelkistää kysynnän halkeamia Tarvitsemme Lisäkohdat asioita, kuten trendijakauma, kausivaihtelu, tiedossa olevat tapahtumat, jotka voivat vaikuttaa kysyntään jne. Mutta kaikki, jotka eivät kuulu tämän artikkelin soveltamisalaan, tulevat todennäköisesti käsittelemään termejä, kuten kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus ja triple-eksponentiaalinen tasoitus Nämä termit ovat Vähän harhaanjohtavaa, koska et riitä tasoittamaan kysyntää useita kertoja, mitä voisit, jos haluat, mutta se ei ole täällä. Nämä termit edustavat eksponentiaalisen tasoituksen ennustuksen lisäselementeillä. Siten yksinkertaisella eksponentiaalisella tasoittamisella tasoitat peruskysynnän , Mutta kaksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen kanssa tasoitat perustarpeen ja trendin, ja kolminkertaisella eksponentilla tasoittamalla tasoitat peruskysyntää ja Trendi ja kausivaihtelu. Muita yleisimmin kysyttyjä kysymyksiä eksponentiaalisesta tasoituksesta ovat, mistä saan tasoitustekijän. Tässä ei ole maagista vastausta, sinun on testattava erilaisia sivelytekijöitä kysyntitietosi avulla, jotta näet, mikä saa sinut parhaisiin tuloksiin. laskelmat, jotka voivat automaattisesti asettaa ja muuttaa tasoituskerrointa Nämä kuuluvat termi mukautuva tasoittaminen, mutta sinun on oltava varovainen heidän kanssaan Yksinkertaisesti ei ole täydellinen vastaus, ja sinun ei pitäisi sokeasti toteuttaa mitään laskentaa ilman perusteellista testausta ja kehittää perusteellista tietoa siitä, mitä että laskelma Sinun pitäisi myös käyttää mitä-jos skenaarioita nähdä, miten nämä laskelmat reagoivat kysynnän muutoksiin, joita ei tällä hetkellä ole olemassa kysyntätiedoissa, joita käytät testausta varten. Aiemmin käyttämissäni esimerkkejä ovat erittäin hyvä esimerkki tilanteesta, jossa Sinun on todella testattava joitain muita skenaarioita. Tietyn datan esimerkki näyttää jonkin verran johdonmukaiselta ylöspäin suuntautuvalta trendiltä. Monet suuret yritykset haluavat H erittäin kallis ennusteohjelmisto sai suuria vaikeuksia ei-niin kaukaisessa menneisyydessä, kun niiden ohjelmistokokonaisuuksia, jotka oli muokattavissa kasvavalle taloudelle, eivät reagoineet hyvin, kun talous alkoi pysähtyä tai kutistua. Näin tapahtuu, kun et ymmärrä, mitä Laskutoimitusohjelmat todella tekevät Jos he ymmärtäisivät ennustejärjes - telmänsä, he olisivat tienneet, että he tarvitsivat hypätä ja muuttaa jotain, kun heidän liiketoimintansa äkilliset dramaattiset muutokset muuttuivat. Joten sinulla on eksponentiaalisen tasoituksen perusteet. Haluatko tietää enemmän Käyttämällä eksponentiaalisia tasoituksia todellisessa ennusteessa, tarkista kirjani Inventory Management selitys. Copyright-sisältö on tekijänoikeussuojattu eikä sitä ole saatavana julkaisuun. Dave Piasecki on Inventory Operations Consulting LLC: n omistajana toimiva konsulttiyritys, joka tarjoaa varastonhallintaan liittyviä palveluja, Materiaalinkäsittely ja varastotoiminta Hänellä on yli 25 vuoden kokemus toiminnan hallinnasta Ja hänet voidaan tavoittaa verkkosivustollaan, jossa hän ylläpitää muita asiaankuuluvia tietoja. My Business. TC2000 Support Articles. Front Weighted Moving Keskimääräinen FWMA v16.Laskennallinen Painotettu Moving Average. Front painotettu liikkuvia keskiarvoja ei rakennettu Personal Criteria kaava Kieli, mutta FWMA: n rakentaminen PCF: ssä on melko yksinkertainen. Etupainotteinen liukuva keskiarvo lasketaan ajanjaksotiedoilla. Joten kahteen etupainotteiseen liukuvaan keskiarvoon tarvitaan 2 bar dataa laskemiseksi ja 30-jaksoinen etupainotteinen liukuva keskiarvo vaatii 30 bar dataa laskea. Liikkuvaa keskiarvoa kutsutaan etupainotteiseksi, koska uudemmilla tiedoilla on suurempi paino kuin vanhempia tietoja laskelmissa. Jokainen vanha palkki laskee laskentaan käytetyn tekijän 1: llä, kun lasketaan laskennassa käytetty nimittäjä kokonaisuudessaan. Uusin palkki kerrotaan ajanjaksolla ja sitten jokainen vanha palkki pienentää tätä kerrallaan, kunnes laskennassa käytetyt vanhimmat tiedot Kerrotaan tuloksella 1 Tulos jaetaan sitten kunkin palkin käyttämien tekijöiden summalla. Jotka kahden jakson etupainotteinen liukuva keskiarvo voidaan laskea seuraa - vasti. Mikä voidaan yksinkertaistaa seuraaviin. Ja 3 jaksoa etupainotteista liikkuvaa Keskiarvo voidaan laskea seuraavasti. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Mikä voidaan yksinkertaistaa seuraavaan. Tämä malli jatkuu ajanjakson kasvaessa.
No comments:
Post a Comment